基于VAR模型的文化產業與旅游產業互動關系分析
——以張家界市武陵源區為例

蔣 倩

（湖南工業大學 城市與環境學院，湖南 株洲412007）

一、研究背景

目前，我國正處在經濟模式轉型的新發展時期，尋求一個創新的發展模式是促進經濟增長的重要環節。而文化產業和旅游產業在未來經濟發展中的地位越來越高，因此兩者的有機融合是我國經濟發展模式轉型的重要戰略議題。

國內外對于產業融合影響的相關研究。Jarkko Saarinen認為，文化旅游業對于區域經濟協調發展、社會資源公平分配以及資源環境的可持續發展等方面有顯著的影響①。Fredriklin等指出，不同產業之間的固定界限逐漸消失，企業和產業也在同一時期展開了產業融合②。Marionmar kwick認為不同地區的旅游活動和旅游形式因各地的文化性質不同而發展方向風格迥異③。Juzefovic指出，創意旅游是本土文化、民族風情等各方面的綜合產物④。國內針對文旅融合的研究開始的較晚。在推動產業融合的條件研究上，張海燕認為，驅動文旅產業融合的主要因素來源于企業行為、政府引導、消費者需求等外界環境⑤。趙蕾認為，旅游的開放性、文化的滲透性是能夠進行融合的內在驅動力⑥。紅雁發現，二者的融合不僅能夠豐富產品開拓市場，還能夠節約產業之間的成本③。在研究文旅融合的資源共享和產業邊界的相關問題時，劉安全、黃大勇認為，文旅資源的關聯性和緊密性是文旅融合發展的基礎，現代化技術和其他通用技術的進步并不是引發文旅產業融合的核心⑦。劉淑娟認為，文旅產業融合發展是可行的⑧。林香玉認為，文旅產業的融合模式主要分為產業的延伸型、重組型和滲透型⑨。邱瑛、祁穎認為，文旅產業具有緊密關系，兩者的融合能夠有效地促進雙方的發展⑩。

將國內外關于文旅產業融合的相關研究成果進行對比，從已有成果看：在研究區域上，大多集中于東部沿海發達城市和旅游資源豐富地區。在研究方法上，較多傾向于基于現狀調研的定性分析方法而開展。本文即以此為切入點探討文化產業與旅游產業的互動關系，分析兩者之間存在的雙向因果關系，采用定量分析方法研究武陵源區的文旅產業融合，能夠有利于研究武陵源區文旅產業融合發展的可持續性，對于武陵源區及類似相關區域具有借鑒意義。

二、研究區域概況

武陵源區位于湖南省西北部，地處張家界市中心位置，武陵源區的旅游資源非常豐富，總面積共500平方公里。

根據當地統計局所提供的相關數據，武陵源區文化產業（按可比價格）總產出，2010年同比增長23%；2011年與2012年的文化產業總產出均在下降，同比2010年下降分別為74%、71%；2013年同比上升518%；2015年處于增速下降趨勢，同比2014年下降61%。武陵源區的旅游總收入呈穩步上升的趨勢，在2012年增速明顯，同比增長89%。

圖1 2009—2016年慈利縣文化產業總產出與旅游總收入的情況

三、VAR模型建立及實證分析

（一）數據來源及研究方法

本文選取張家界武陵源文化產業總產出和旅游產業總收入的年度數據進行實證分析。數據來源于武陵源區統計局，具有可靠性。由于當地統計數據存在條件限制，故選取的時間跨度為2009年到2016年，共計8個樣本。為了研究文化產業總產出與旅游總收入之間的關系，本文相關的數據分析分別采用Eviews軟件分析CI和VAR模型（向量自回歸模型）TR，由于取對數不改變量之間的線性關系，同時可以消除異方差，增強時間序列的可比性，因此本文進行數據處理分別記為In CI、In TR。

（二）VAR模型的建立

為了得到最佳的動態關系完整性和平衡性，本文主要參照AIC和SC兩個準則，并綜合考慮LogL、LR、FPE、HQ信息準則以確定最優滯后期有關，因此我們首先需要確定模型的滯后階數。表1為不同滯后階數下的各個統計量的值。（表1）。

表1 VAR模型的結構與所含的變量個數k以及滯后階數p兩個參數

表格中用“*”表示從每一列結果中選中的滯后數。由表可知，所有的指標都支持滯后期為2階最優，因此可以選擇滯后階數為2。下面我們利用VAR(2)模型對兩個變量之間的關系進行實證研究，其模型表示如下：

其中，αi為常數項，aij,bij為被估計的參數,也可以表示為：

（三）單位根檢驗

對于時間序列，首先應該考慮所具備的平穩性，因為平穩性檢驗可以有效避免出現“偽回歸”的相關問題，否則會存在因時間序列數據的非平穩性而導致的偽回歸現象。

表2 單位根檢驗結果

為了驗證ADF檢驗的相關結果，對變量進行一階差分處理，再次檢驗平穩性。結果如表3所示，差分后的序列ADF值均小于5%的顯著性水平值，p值均顯著小于0.05。說明一階差分后變量為平穩序列，即變量為同階單整序列，滿足開展協整檢驗的前提條件。因此，可以根據相關條件，進行長期均衡關系的檢驗（協整檢驗）和VAR模型的分析。

表3 變量的一階差分檢驗

（四）協整檢驗

建立一階單整序列lnCI、lnTR的回歸方程：

然后，建立估計方程的殘差模型：

接下來，進行E-G檢驗，檢驗殘差序列的平穩性，存在協整關系。由表4可以看出，變量系數估計值對應的P值都比較小，因此說明變量都比較顯著。R2、的值都比較大，接近于1，因此該模型的擬合程度比較好，不存在殘差序列。

表4 回歸模型輸出結果

（五）VAR模型檢驗

1.首先進行VAR模型參數估計（表5），由此得出矩陣形式公式。

表5 VAR模型的參數估計

從公式（6）的方程中我們可以看出，張家界武陵源文化產業總產出與自身滯后第一期是正相關的，影響系數大小為0.139182，與自身滯后二期是負相關的，影響系數大小為-0.6269，說明文化產業總產出之間存在較強的自相關性。文化產業總產出與滯后第一期和第二期的旅游總收入是正相關的，說明它們交叉相關而且影響較大。由表6的檢驗結果可知，R2、R2的值都非常接近1，F統計量的值也都非常大，因此可以說明該模型精確度高。

表6 VAR模型檢驗結果

2.VAR穩定性檢驗和格蘭杰因果檢驗。VAR穩定性檢驗結果說明，VAR模型具有平穩性，可以進行脈沖響應函數分析。格蘭杰因果檢驗結果得知，對于lnTR不是引起lnCI的格蘭杰變動原因的原假設的F統計量為61.8677，相對應的概率值為0.0095，顯著小于0.05，因此可以拒絕上述原假設。原假設的F統計量為7.64631，可知，lnCI和lnTR互為格蘭杰因果關系，兩者存在相互影響關系。

圖2 VAR模型單位圓

表7 格蘭杰因果檢驗

四、結論

本文基于VAR模型，采用ADF檢驗方法、協整檢驗以及Granger因果關系檢驗方法，對張家界武陵源文化產業以及旅游產業的互動關系進行實證研究，得出研究結論：一是根據ADF檢驗和協整檢驗結果顯示武陵源文旅產業可以進行長期均衡的發展，并且相應序列具有很強的穩定性，說明武陵源文旅產業融合有很好的前瞻性和可行性。二是張家界武陵源的文化產業總產出的增加會引起旅游產業總收入的增加，這也說明了武陵源文化產業是影響旅游產業的主要原因之一；反過來說，武陵源旅游產業的總收入增長也會引起文化產業總產出的增加，二者相輔相成。三是文化產業總產出對旅游產業總收入有顯著的正向影響，說明武陵源的文化產業促進了旅游產業的發展。近年來張家界武陵源的旅游業尋求新的發展方向，將湘西民族特色、民族精神與相關景點進行項目創新，并尋求合作，使旅游行業有了非常好的發展形勢。

注釋：

①Jarkko Saarinen.cultural tourism:newopportunities for diversifyingthe tourism industry in Botswana[J].Bulletin of Geography.Socio-economic Series,2014(26):7-18.

②Fredriklin,Christian,Fritz.An evolutionary perspeetiveon1 convergence:inducing a stage model of inter-industry innovation[J].International journal of technology management,2010(49):220-249.

③李爽爽.西北地區文旅產業融合發展研究[D].大連:東北財經大學,2017.

④Juzefovic:Creative tourism.the issues of philosophy,sociology and communication[J].Creativity Studies,2015(8):73-74.

⑤張海燕,王忠云.旅游產業與文化產業融合運作模式[J].山東社會科學,2013,209(01):169-172.

⑥趙蕾,余汝藝.旅游產業與文化產業融合的動力系統研究[J].安徽農業大學學報,2015,24(01):66-71.

⑦劉安全,黃大勇.文旅融合發展中的資源共享與產業邊界[J].長江師范學院學報,2019,35(06):40-47+126.

⑧劉淑娟.文化產業與旅游產業融合發展研究—以浙江為例[J].價值工程,2019,38(08):96-98.

⑨林玉香.我國旅游產業與文化產業融合發展研究[D].沈陽:沈陽師范大學,2014.

⑩邱瑛,祁穎.旅游產業與文化產業融合發展的模式與路徑研究[J].經濟研究導刊,2015,259(05):36-37.